基于改进海鸥优化算法的VOCs废气处理方案选择优化研究

摘要

针对挥发性有机化合物（VOCs）废气处理方案选择中传统方法依赖专家经验、难以实现多目标优化的问题，本研究提出了一种基于改进的海鸥优化算法（ISOA）的VOCs废气处理方案优选模型技术。采用Logistic混沌映射生成均匀分布的初始种群，以增加种群多样性、增强算法全局搜索能力；设计非线性自适应权重机制，在迭代前期增强探索能力，后期提高局部开发精度；引入Levy飞行策略，通过长步短跳相结合的搜索模式有效避免早熟收敛，构建了VOCs处理方案的多目标评价体系。结果表明，ISOA在平均迭代次数上较标准算法减少26.4，并在5个实际案例中的综合评分平均提高10.7%，显著提升了决策的科学性和工程适用性。

关键词

挥发性有机化合物(VOCs) / 海鸥优化算法(SOA) / 废弃处理方案选择

基金资助

河北化工医药职业技术学院校级课题（YZ2025014）